2026年人工智能技术原理与应用试题集

2026年人工智能技术原理与应用试题集一、单选题（共10题，每题2分）1.下列哪项不属于深度学习的主要特点？（）A.强大的非线性拟合能力B.需要大量标注数据C.能够自动提取特征D.对小样本数据表现更优2.在自然语言处理中，BERT模型主要采用了哪种机制？（）A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.位置编码与Transformer结构D.支持向量机（SVM）3.以下哪种算法不适合用于异常检测任务？（）A.孤立森林（IsolationForest）B.K-means聚类C.人工神经网络（ANN）D.LOF算法4.在强化学习中，Q-learning属于哪种算法类型？（）A.基于模型的算法B.无模型的算法C.模型预测控制（MPC）D.梯度下降优化5.以下哪种技术主要用于语义分割任务？（）A.随机森林（RandomForest）B.U-Net网络C.逻辑回归（LogisticRegression）D.决策树（DecisionTree）6.在计算机视觉中，YOLOv5模型主要采用哪种目标检测框架？（）A.R-CNN系列B.FasterR-CNNC.单阶段检测框架D.混合检测框架7.以下哪种方法不属于迁移学习的主要策略？（）A.参数微调（Fine-tuning）B.特征提取（FeatureExtraction）C.多任务学习（Multi-taskLearning）D.自监督学习（Self-supervisedLearning）8.在生成对抗网络（GAN）中，判别器的主要作用是什么？（）A.生成新数据B.判别真实数据与生成数据C.优化生成器参数D.计算数据分布差异9.以下哪种技术主要用于知识图谱的构建？（）A.深度信念网络（DBN）B.知识抽取（KnowledgeExtraction）C.朴素贝叶斯（NaiveBayes）D.K-means聚类10.在联邦学习（FederatedLearning）中，模型聚合的主要目的是什么？（）A.减少数据传输量B.提高模型泛化能力C.保护数据隐私D.加速模型训练二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些技术可用于自然语言生成（NLG）任务？（）A.生成对抗网络（GAN）B.句子嵌入（SentenceEmbedding）C.预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModel）D.逻辑回归（LogisticRegression）2.在计算机视觉中，图像增强的主要方法有哪些？（）A.直方图均衡化B.锐化滤波C.数据增强（DataAugmentation）D.主成分分析（PCA）3.以下哪些算法可用于推荐系统？（）A.协同过滤（CollaborativeFiltering）B.深度学习（DeepLearning）C.决策树（DecisionTree）D.聚类算法（ClusteringAlgorithm）4.在强化学习中，奖励函数的设计需要注意哪些方面？（）A.可观测性B.可信度C.鼓励探索D.稳定性5.以下哪些技术可用于数据隐私保护？（）A.差分隐私（DifferentialPrivacy）B.同态加密（HomomorphicEncryption）C.联邦学习（FederatedLearning）D.数据脱敏（DataAnonymization）三、判断题（共10题，每题1分）1.深度学习模型通常需要大量计算资源，因此不适合在移动端部署。（×）2.在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）能够捕捉词语之间的语义关系。（√）3.异常检测算法通常需要标注数据才能有效工作。（×）4.强化学习中的Q-table是一种记忆结构，用于存储状态-动作值。（√）5.U-Net网络主要用于目标检测任务。（×）6.YOLOv5模型是一种单阶段目标检测框架。（√）7.迁移学习能够显著减少模型训练所需的数据量。（√）8.在生成对抗网络（GAN）中，生成器（Generator）负责生成新数据。（√）9.知识图谱的构建通常需要人工标注数据。（×）10.联邦学习能够完全解决数据隐私问题。（×）四、简答题（共5题，每题5分）1.简述深度学习与传统机器学习的主要区别。2.解释BERT模型中“Transformer”结构的核心思想。3.描述异常检测任务中，孤立森林（IsolationForest）算法的基本原理。4.解释强化学习中“Q-learning”算法的更新公式及其含义。5.简述联邦学习（FederatedLearning）的主要优势及其面临的挑战。五、论述题（共2题，每题10分）1.结合中国智慧城市建设的实际需求，论述深度学习在交通流量预测中的应用原理及挑战。2.分析生成对抗网络（GAN）在内容创作领域的应用前景及其存在的问题，并提出可能的改进方向。答案与解析一、单选题答案与解析1.D.对小样本数据表现更优（深度学习通常需要大量数据，小样本数据表现较弱）2.C.位置编码与Transformer结构（BERT的核心是Transformer，通过位置编码处理序列信息）3.B.K-means聚类（K-means是聚类算法，不适用于异常检测）4.B.无模型的算法（Q-learning不需要学习环境模型）5.B.U-Net网络（U-Net是语义分割的经典网络结构）6.C.单阶段检测框架（YOLOv5是单阶段检测模型）7.D.自监督学习（自监督学习不属于迁移学习的典型策略）8.B.判别真实数据与生成数据（判别器的核心任务是区分真假数据）9.B.知识抽取（知识抽取是构建知识图谱的关键步骤）10.B.提高模型泛化能力（模型聚合的目的是提升全局模型性能）二、多选题答案与解析1.A,C.生成对抗网络（GAN）、预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModel）解析：B、D是NLP基础技术，但非生成任务核心；A、C是主流NLG方法。2.A,B,C.直方图均衡化、锐化滤波、数据增强（DataAugmentation）解析：D是降维技术，与图像增强无关。3.A,B,C.协同过滤、深度学习、决策树解析：D聚类算法主要用于用户分群，非推荐核心。4.A,B,C,D解析：奖励函数设计需考虑多方面因素，如可观测性、可信度等。5.A,B,C,D解析：均为主流数据隐私保护技术。三、判断题答案与解析1.×（深度学习可压缩部署，如MobileNet）2.√（词嵌入通过向量表示语义相似性）3.×（异常检测多为无监督学习）4.√（Q-table存储状态-动作值对）5.×（U-Net用于医学图像分割）6.√（YOLOv5采用单阶段检测）7.√（迁移学习可复用预训练模型）8.√（生成器生成假数据）9.×（知识图谱可结合半监督）10.×（联邦学习仍有隐私风险）四、简答题答案与解析1.深度学习与传统机器学习区别-数据依赖：深度学习需海量数据，传统机器学习需少量标注；-特征工程：深度学习自动提取特征，传统需人工设计；-模型复杂度：深度学习模型参数量巨大，传统模型较简单；-计算资源：深度学习依赖GPU，传统可CPU完成。2.BERT中Transformer核心思想-自注意力机制（Self-Attention）：捕捉词语间依赖关系；-位置编码：保留词语顺序信息；-多头并行计算：提升模型表示能力。3.IsolationForest原理-基于随机切割构建树结构；-异常点在树中路径短，通过路径长度统计判断异常。4.Q-learning更新公式Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax(Q(s',a'))-Q(s,a)]含义：根据经验调整状态-动作值，α为学习率，γ为折扣因子。5.联邦学习优势与挑战-优势：保护数据隐私、利用分布式数据；-挑战：数据异构性、通信开销、模型聚合不稳定性。五、论述题答案与解析1.深度学习在交通流量预测